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一种机器人审方的方法

文献发布时间:2023-06-19 11:49:09


一种机器人审方的方法

技术领域

本发明涉及医疗服务技术领域,具体为一种机器人审方的方法。

背景技术

目前,药方的审核通常需要药师线下完成,容易出现门店执业药师资源的浪费或执业药师数量不足无法审核处方单的问题。

发明内容

针对上述存在的技术不足,本发明的目的是提供一种机器人审方的方法,能够解决门店执业药师资源的浪费问题;执业药师线上实时审核,解决了门店因药师不足无法审核处方单的问题,便捷顾客购药;服务平台符合互联网医院资质要求,且全程服务可追溯,符合监管部门要求。

为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:

一种机器人审方的方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、上传处方:门店收到顾客提供的处方单后,将纸质图片拍摄转化成电子格式并上传到审方系统后台;第三方互联网平台的处方单以系统对接方式将处方单数据传输到机器人审方系统后台;

S2、处方单数据传输过程加密处理:配有专用服务器的机器人进行审方系统的运行服务,加密存储处方单图片数据安全,并有固定的外网IP;

S3、发送审方请求:门店上传处方成功后,通过服务机器人点击处方单审核功能发送审方请求服务;

S4、接受审方请求:执业药师通过审方系统后台收到处方单数据后,顾客根据系统提示补全个人信息及相关信息,执业药师根据《处方审核标准流程》的要求进行处方审核;

S5、处方审核反馈:处方单审核合格后,执业药师对审核结果进行确认并电子签字,系统实时将审核结果回传到门店机器端,对审核不合格的处方,执业药师提示不合格原因告知门店或顾客;

S6、处方审核结束:执业药师审核结束后,电子处方审核结果将流转到门店,由店员进行调配、复核、发药,对不符合要求的返回上一程序。

本发明的有益效果在于:本发明能够解决门店执业药师资源的浪费问题;执业药师线上实时审核,解决了门店因药师不足无法审核处方单的问题,便捷顾客购药;服务平台符合互联网医院资质要求,且全程服务可追溯,符合监管部门要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种机器人审方的方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

一种机器人审方的方法,包括以下步骤:

S1、上传处方:门店收到顾客提供的处方单后,将纸质图片拍摄转化成电子jpg/png等图片格式并上传到审方系统后台;第三方互联网平台的处方单以系统对接方式将处方单数据传输到机器人审方系统后台;

S2、处方单数据传输过程加密处理:配有专用服务器的机器人进行审方系统的运行服务,加密存储处方单图片数据安全,并有固定的外网IP;

S3、发送审方请求:门店上传处方成功后,通过服务机器人点击处方单审核功能发送审方请求服务;

S4、接受审方请求:执业药师通过审方系统后台收到处方单数据后,顾客根据系统提示补全个人信息及相关信息,执业药师根据《处方审核标准流程》的要求进行处方审核;审方过程将受到药品监管部门的监管(或预留监管端口,方便监管部门需要);

S5、处方审核反馈:处方单审核合格后,执业药师对审核结果进行确认并电子签字,系统实时将审核结果回传到门店机器端,对审核不合格的处方,执业药师提示不合格原因告知门店或顾客;

S6、处方审核结束:执业药师审核结束后,电子处方审核结果将流转到门店,由店员进行调配、复核、发药,对不符合要求的返回上一程序。

进一步的,门店处方单来源:顾客提供的执业医师处方、第三方互联网医院的处方单。

具体操作流程如图1所示,包括:

药师提交执业药师资格证由审方平台审核,审核通过后,药师入驻平台(开通登录账户,具备人脸/指纹验证功能);药师在岗状态接受机器人请求;进行音视频通话(查看电子处方单);药师与患者/店员进行音视频沟通,查看电子处方单是否符合药理(若不符合,标注原因并不予通过);机器人审方系统后台审核通过(电子签字落款);回传结果到门店机器人端;客户进行支付购买。

机器人为现有产品。

程序代码如下所示:

显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

相关技术
  • 一种机器人审方的方法
  • 基于大数据和深度学习的评审方法和机器人系统
技术分类

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